Un nuovo sistema di previsione sviluppato in collaborazione tra l’Università di Helsinki e il CMCC fornisce previsioni dettagliate sul Mar Mediterraneo fino a 15 giorni in soli 20 secondi. Combinando machine learning, fisica oceanica e dati atmosferici, SeaCast è più veloce delle previsioni numeriche tradizionali e più preciso dei modelli fisici convenzionali, raggiungendo previsioni ad alta risoluzione che rappresentano un importante avanzamento nella modellistica marina. Pubblicata su Nature – Scientific Reports, questa ricerca apre nuovi orizzonti per comprendere, prepararsi e rispondere alle sfide e opportunità del Mediterraneo. SeaCast è un innovativo sistema di previsione ad alta risoluzione per il Mediterraneo che sfrutta l’IA per fornire previsioni più rapide e a minor consumo energetico rispetto ai modelli tradizionali. A differenza dei modelli globali basati su IA esistenti, che operano a risoluzioni più basse e si affidano principalmente ai dati oceanici, SeaCast integra variabili oceaniche e atmosferiche, catturando dinamiche regionali complesse. La sua rete neurale graph-based tiene conto delle intricate linee costiere e delle condizioni al contorno, superando una delle principali sfide della modellistica oceanica regionale. Il modello opera a un’alta risoluzione di circa 4 km (1/24°), la stessa del sistema operativo MedFS del CMCC, accoppiato con un modello d’onda e coprente l’intera profondità oceanica, distribuito tramite il Copernicus Marine Service, producendo previsioni fino a 200 metri di profondità. Questo è reso possibile dall’addestramento del modello sui dati di rianalisi del Mediterraneo del CMCC, disponibili alla stessa risoluzione e liberamente accessibili tramite il sito di Copernicus Marine Service.
